黒木玄 Gen Kuroki
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- Web https://genkuroki.github.io/documents/
- 自己紹介 私については https://twilog.org/genkuroki と https://genkuroki.github.io と https://github.com/genkuroki と https://github.com/genkuroki/public を見て下さい。
2021年01月30日(土)
@nemakineko777 @vecchio_ciao @genkuroki @miyuki_MathT 0はすべての整数の公倍数だし、最小公倍数は0を除く最小の倍数と教えればいいでしょう。0は倍数として考えないなんて言う嘘を教えるよりよっぽど自然でしょう。
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posted at 03:09:01
@mypacelion @golgo_sardine 文科省も共犯ではありますが、少なくとも文部官僚が積極的に掛け算順序を推進しているわけではないと思われます。
日本数学教育学会など、算数教育の専門家とされる人がおかしな考えに染まっていて、彼らがいろんなところに影響力を与えているようです。
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posted at 04:29:08
@mypacelion @golgo_sardine で、指導要領にも彼らの意向が薄まった形で反映している。
例えば指導要領のこの文言、算数教育の専門家の影響でこうなっていると思われます。
「掛け算の順序を指導しろ」と露骨には書いていないけど、現場に降りる段階では、これが掛け算順序強制になる。 pic.twitter.com/JOmiGHooOZ
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posted at 04:35:19
@mypacelion @golgo_sardine 私は「ヤクザの親分の仄めかし」と言っています。
親分「アイツ、邪魔だな。あいつがいなければな・・・」
子分がそいつを殺す。「親分が、あいつが邪魔だと言ったのだから・・」「俺は邪魔だとは言ったが殺せとは言っていない」
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posted at 04:38:38
@mypacelion @golgo_sardine 文科省・指導要領「式には意味がある。式は場面をあらわせる」
学校現場「7人に5個ずつを表す式は7×5じゃなくて5×7。7×5は間違いです。指導要領にも書いてあります」
文科省「現場が勝手にやっていることで、我々は関知しません」
アジア侵略に突き進んだ日本みたいなものですね。誰も責任を取らない
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posted at 04:41:26
@mypacelion @golgo_sardine ヤクザと違うのは、
文科省が「掛け算の順序を強制したいが、露骨に言うと反発を招くからオブラードに包んだ文言を指導要領に入れよう」と考えているわけではない点。
算数教育の専門家が文科省を腹話術の人形にして言わせている。
文科省自体には定見はない。
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posted at 04:45:23
@mypacelion @golgo_sardine twitter.com/mypacelion/sta...
掛け算の順序指導をする人のいう理由は、大抵後付けのものなので、これも大して根拠はないでしょうね。
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posted at 04:58:10
@mypacelion @golgo_sardine ただ、カリキュラムが細切れになっていて、一人の教師が小学校の6年間を継続的に教えるわけではないことから、自分の担当するクラス・学年に関して、周りと逸脱する教え方はできない、周りに合わせるのが無難、という意識はあるでしょう。
SNSや数学的真理よりも、周りの方が重要なんでしょう。
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posted at 04:59:48
@mypacelion @golgo_sardine ten.tokyo-shoseki.co.jp/text/shou_curr...
これを見ると「ナントカ図なんかなしで教えよう」と思ってもなかなか難しいと思います。
「壮大な体系の一部を勝手に省略していいのか？」となってしまいそうです。
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posted at 05:05:57
@mypacelion @golgo_sardine www.kyoiku-shuppan.co.jp/textbook/shou/...
これは別の教科書会社
元なる教科書会社なのに、似たような図が出ている。
これはその背後に黒幕がいると考えるのが妥当。
黒幕の正体は
日本数学教育学会や筑波大学付属小算数研究部
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posted at 05:09:20
その後の経緯
添付画像1：mutopsy (武藤拓之)さんにブロックされていた。
添付画像2は
bayesmax.sblo.jp/article/185235...
より。mutopsy (武藤拓之)さんは、豊田『瀕死本』の豊田さんの別の編著『たのしいベイズモデリング2』の共著者になっていたことを後で知りました。 pic.twitter.com/iuPzF20HQ7
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posted at 05:54:14
豊田さんに世話になっていると批判できなくなるのだろうか？
mutopsy (武藤拓之)さんのブログ記事の例えば
bayesmax.sblo.jp/article/188204...
を見ればわかるように、私には豊田『瀕死本』のようなトンデモ本を批判する側に立つべき考え方を十分にできる人のように見えるので、非常に残念なことです。
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posted at 05:58:38
#統計 別記事に有益だと思われるコメントをしておきます。
bayesmax.sblo.jp/article/185356...
①より一般には二項分布モデルと負の二項分布モデルの関係の話。
②尤度函数に定数倍の違いしかない場合には、最尤法の解となるパラメータ値は等しくなり、同じ事前分布の事後分布も等しくなるのは当たり前。続く
タグ： 統計
posted at 06:04:02
#統計 詳しくは
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
を見て下さい。二項分布モデルと負の二項分布モデルの場合にBeta(a,a)型の事前分布のパラメータaを調節してKL情報量の意味での予測誤差の期待値の最大値を最小化しています。
タグ： 統計
posted at 06:25:18
#統計 ベイズ統計での事前分布の使い方はそれだけではありません。
最小化する指標を、KL情報量の意味での予測誤差の期待値の最大値ではなく、成功確率pの二乗誤差の期待値の最大値に取ることもできます。その場合には異なるaの値が最適になる。
↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
タグ： 統計
posted at 06:35:36
#統計 以上とは全く異なる事前分布の使い方として、二項分布モデルや負の二項分布モデルにおける片側検定のP値を正確にベイズ統計で再現するためにも使えます。この場合にはP値を使うことがそのままベイズ統計の結果に誤差無しで一致することになります。
↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
タグ： 統計
posted at 06:40:08
#統計 論文情報補足
二項分布モデルと負の二項分布モデルの違い(実験の止め方のルールの違い)は適切な事前分布の違いを導くという話は大昔の赤池弘次さんの論文で指摘されています。
以下および
twitter.com/genkuroki/stat...
を参照(↑に論文へのリンクあり) twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 06:48:22
#統計 その赤池弘次さんの論文は
www.uv.es/~bernardo/vale...
↓
uv.es/bernardo/Valen... (←歴史的資料)
↓
Likelihood and the Bayes procedure
Hirotugu Akaike
1980
で読める。
これを心地よく読める人なら、豊田『瀕死本』が有害な本であることも理解できるはず。 pic.twitter.com/6tYXjk9Wfd
タグ： 統計
posted at 06:51:27
#数楽 ℝ上のLebesgue測度を dx と略して書くことがあるのですが、微分形式の意味での dx との区別が曖昧になってしまいます。
以下のリンク先の話は、微分形式の方を dx と書くことにしたなら、ルベーグ測度の方を |dx| と書けば、記号法と数学的内容の整合性が保たれるという話です。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 数楽
posted at 07:03:28
#統計 1回のMCMCを10秒程度で済ませても1000回分だと3時間くらい待つことになる。
コードがバグっていると泣く😭
ちなみに正五角形上の自由境界条件での波動方程式を数値的に解いた添付画像の動画の数値計算は #Julia言語 シングルスレッドで
1.3秒
程度。動画作成の方に時間がかかっている。 twitter.com/stattan/status... pic.twitter.com/78iOcq1i7b
posted at 09:23:35
#Julia言語
ソースコード↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
2次元の任意の形の領域上で波動方程式を扱えるようにしてある。多分、今書き直せばもっと良いコードを書ける。 pic.twitter.com/99Vpz4cRla
タグ： Julia言語
posted at 09:23:40
#統計
MCMCは重い。
異なるテストサンプルごとにMCMCを1～2千回まわした計算例が以下のリンク先で紹介されている。
MCMCのコードも自前で書いて(実は手抜き)、さらにスレッド並列化し、さらにさらにMCMCのchainの長さを短めにした(←これは良くなかった)。WAICと予測誤差の逆相関を見たかった。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 09:23:41
#統計「ベイズ統計は信頼できない」という主張の正しさは、「ベイズ統計」が指し示す対象によって変化します。
例えば、添付画像に引用した豊田『瀕死本』のように、「尤度原理」を理由に統計的検定を不合理だとみなして、「ベイズ統計」を勧めるときの意味での「ベイズ統計」はクズ扱いが妥当です。 pic.twitter.com/Q49zVSBzuC
タグ： 統計
posted at 09:46:51
#統計 出版前に【～「仮説が正しい確率」へ】というタイトルが公開され、それ以前に豊田さんが何を言っていたかが明らかになっていた時点で、多くの人から「なんじゃこれは？」という否定的な反応がありました。
仕事でベイズ統計を使っている人からもそのような反応があった。
例えば↓ twitter.com/sammy_suyama/s...
タグ： 統計
posted at 09:55:49
#統計 本の内容を理解できていないせいで、別の場所でも見たことがあるP値の使用時に注意するべき点を強調して書いてある部分しか見えなくなる。
例えば添付画像の「尤度原理」の部分は理解不能なので読み飛ばしているのでしょう。 pic.twitter.com/vOfzuWNtC3
タグ： 統計
posted at 10:08:02
#統計 豊田秀樹さん曰く【データ収集を途中でやめても、データを取り増しても、尤度は不変です】
これは、事前分布が同じなら、尤度(函数)だけで結果が決まるベイズ統計ならば、データ取得法に依存する統計的検定での問題が生じないという主張を含意しています。 pic.twitter.com/7ikf4s0Atb
タグ： 統計
posted at 10:15:54
#統計 こんな感じで、不適切利用が可能なP値を使った不正行為は、ほとんどそのままでベイズ統計にも拡張されます。
こういう事実を理解した後に添付画像の引用部分に注目すれば、豊田『瀕死本』がベイズ統計を使った研究不正を推奨しているようにも見えて来るはずです。 pic.twitter.com/61oZEo0X0B
タグ： 統計
posted at 10:44:35
#統計 例えば、統計学の哲学者のMayoさんは、超有名なベイズ統計家のGelmanさんに対して、Gelmanさんはベイジアンを自称しているが別の呼び名を使った方がよいのではないか、などと言っていたりする！(笑)
ゲルマンさんも回答に困ったのではないか？
↓
ゲルマンさんの回答
statmodeling.stat.columbia.edu/2012/07/31/wha...
タグ： 統計
posted at 11:19:38
#統計
Mayoさんが、あのGelmanさん(ベイズ統計家として本当に有名)に対して、Gelmanさんが使っている統計学的方法に新しい名前を付けたらどう？と言われたという話が面白すぎ(笑) twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 11:36:26
#統計 何度も話題にしていますが、Gelman-Shalizi (2013) www.stat.columbia.edu/~gelman/resear... で、ゲルマンさん達は主観主義ベイジアンの考え方を本当にボロクソに批判しています。
私は非常に面白く読めた。
ベイズ統計にも限らない統計学一般の使い方についても勉強になりました。
タグ： 統計
posted at 11:42:01
一番下に三つ並んだ図の一番右端（つまり右下の図）で「青い線に囲まれた部分で」とありますがその範囲で一番下に沿うように進む経路は中央の赤い範囲の経路でも青い範囲の経路でも
ないのでおかしくないですか？（何か誤解してるのやろか... ） twitter.com/genkuroki/stat...
タグ：
posted at 12:18:24
@tsatie ああ、なるほど、最下段の1番右側がおかしいですね。
しかし、最下段の1番右側の図は欲しい結果(1)の証明にはいらないと思います。 pic.twitter.com/TLz6Y8XL3j
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posted at 12:39:38
@tsatie (1)の証明は以下の添付画像のように進むので、1つ前のツイートの添付画像の最下段の1番右側の図はいらない。 pic.twitter.com/2N5TQKQcX6
タグ：
posted at 12:41:36
そうそう。不要というか多分一つ上に上がるようなイメージが大事？というか指摘したかったのだろうなぁと思いましたが。次のツイートが証明の流れですから。確かに右下の図は「要らない」といえば要らない。見えた人には自明な事だとは思うけど。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ：
posted at 12:42:41
@tsatie できれば、返答連鎖にしてくれると助かるのですが。
あとで何か書くときに謝辞にURLを書きたい。
こういう話での経路の対応を #Julia言語 で動画にするといいかもしれませんね。コンピュータのプログラムにするとこの手のバグは確実に潰せます。 twitter.com/tsatie/status/...
タグ： Julia言語
posted at 12:45:56
@genkuroki 返答連鎖... 長く使ってて分からない？というか適当にしてるから使い分けが今一つしっくり来てないのだけどRTではなくてiPhoneだと左端のんを使うということかなぁ... 此れなら大丈夫ですか？
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posted at 12:48:56
@tsatie シンプルランダムウォークでの逆正弦法則の初等的証明は大昔からあるネタなので、多分ググれば別の初等的証明が見つかると思います。
私は何も見ずに全部自分でまずやってみるので検索をサボっている場合が多いです。
統計学の話題さえ何も見ずに自分で確認したことを言っている場合が多い。 twitter.com/tsatie/status/...
タグ：
posted at 12:52:39
@genkuroki そうそう。そんな事も思うてました。#Julialang ならどの #Pkg 使うと此の手の思考過程というかイメージをうまく実体化してそれこそ動画とかパラパラ漫画にできるやろかと。今は纏める？（機会があれば学生さんに見せたり演習で使う）為に #LuaLaTeX で #MetaPost で描いてますけど面倒臭いのですよ。
タグ： Julialang LuaLaTeX MetaPost Pkg
posted at 12:53:12
@genkuroki 此のお話は楽しそうやったのですけどあの時は他の事もあってふむふむ程度で終わっていたのです。でもなんだろうネタとしてはなかなか楽しい（反射原理もそうだけど経験値積んでない人には愉しい体験が詰めるという意味で）ので。そしてまぁ初等的だけどよくある話でなかなかググっても出てこないし。
タグ：
posted at 12:55:54
@tsatie 連鎖の1番下に返答すると一直線の連鎖になりやすい。
#Julia言語 でのアニメ化には、Plots.jl の @ gif または @ animate が便利です。少なくとも PyPlot.jl よりは便利。
最近だと Javis.jl なんてのもある。
github.com/Wikunia/Javis.jl
Juliaユーザーは数学好きな人が多い。 twitter.com/tsatie/status/...
タグ： Julia言語
posted at 12:57:49
#超算数 これって、
* a < 1/2, a = 1/2, a > 1/2 の3通りに分類しないとバツにするアナザーワールドが存在する
という話ですか？
そういうアナザーワールドについては大学の教員養成課程の授業で「こういうことをやってはいけない」と教えた方がよいと思いました。 twitter.com/mounting_mtfuj...
タグ： 超算数
posted at 13:06:14
shell script や大昔の Makefile を書いていた人にとっては #Julia言語 における
$(foo)
のスタイルがなじみやすい。 twitter.com/wasisama/statu...
タグ： Julia言語
posted at 13:19:23
何学者にも頭のおかしいのはいます。
物理学者の中にも物理では天才なのに社会問題に首を突っ込むとまるで頓珍漢なことしか言えない人はいる。
社会学者といえども、「現実」の社会問題に首を突っ込んで無能を晒す人がいてもおかしくはない
タグ：
posted at 13:42:24
#数楽 シンプルランダムウォークでの逆正弦法則の初等的証明(絵を描くだけですます)証明
1/6～4/6 pic.twitter.com/uOrH0RJThf
タグ： 数楽
posted at 15:11:57
@genkuroki Nebo math.mkamimura.com/posts/2021/01/... : 「😏」(？w)
(綺麗にしてくれる分、手描きっぽさは無くなってしまうかもしれませんが…😅)
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posted at 15:15:20
web archiveによる「御用学者wiki」の最後の記録。誰が御用学者と名指しされているかを見ておくといいと思います。
「御用学者wiki」は匿名に隠れて暴言を吐いていた卑劣な連中の手になるものですが、なにぶんにも匿名なので、今もしれっとあなたの隣にいるのかもしれない
web.archive.org/web/2012120821...
タグ：
posted at 15:18:33
原発事故の社会学を本当にやりたいなら、こういう貴重な記録を辿った方がいいんじゃないですかね。
専門家の口を暴力的に塞いでいった記録がこれですからね。 twitter.com/kikumaco/statu...
タグ：
posted at 15:23:20
@kikumaco 私が後世の人達の研究のために残したつもりのデータが以下の場所にあります。
genkuroki.github.io/fc2/goyo.html
原発業界御用学者リストのウィキの記録
私はGitHubのArctic Code Vault Contributorになっているので、きっと未来に届く(笑)
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posted at 15:24:44
使うとすればPython, C++, javascript, Julia, Swift, Rubyだよな。少なくともCまで全く使い慣れていない言語を使わないといけないのやばい。勉強しておくか。
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posted at 16:28:41
DeepBachによる音楽生成。双方向性のLSTM。ランダム初期値（音符）からギブスサンプリングしていくとだんだんバッハっぽくなっていく pic.twitter.com/7HsyqDKZyn
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posted at 17:13:49
音源（音が出ます）
i=0 初期値。16部音符のグリッドに対して完全なランダム音符。これはこれでカッコいい pic.twitter.com/oMJculdeqI
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posted at 17:17:45
音源（音が出ます）
i=10
ちょっと曲っぽくなってきている。データセット自体、四部音符メインな感じなので、サンプリング重ねるとLSTMによって段々音がつながってくる。 pic.twitter.com/fZ5TcvpUVz
タグ：
posted at 17:19:59
音源（音が出ます）
i=298
だいぶバッハっぽくなっている。最後の小節があやしい（最初の小節からサンプリングしているということはない） pic.twitter.com/xz4gBmTbS9
タグ：
posted at 17:23:07
音源（音が出ます）
i=1998
楽譜を見ると音列の上昇・下降など、モチーフを意識した構造になっているのがわかる。トレーニングセットからの盗用なのかオリジナルなのかは未検証。二部音符による明確な展開（区切り）も出てくる pic.twitter.com/NQXHuogZyT
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posted at 17:26:36
@genkuroki なるほどこの2枚目の「経路の対応はかなり非自明」ってのが愉しい。こういうもので遊ぶと何かええことがあるのかも。ないかもしれんけどそこは気にしない。
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posted at 17:31:12
えっ？ググレカスって歴史上の人名じゃなかったの？ togetter.com/li/1659508#c87...
「緊急リモート会議でGitHubについて説明後『ググれカス…』というぼやきが混..」togetter.com/li/1659508 にコメントしました。
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posted at 17:39:37
非公開
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posted at xx:xx:xx
非公開
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posted at xx:xx:xx
「Juliaで精度保証付き数値計算」更新しました。
線型方程式の解の精度保証付き数値計算
taklab-blog.blogspot.com/2021/01/rigoro...
連立一次方程式。各演算を区間演算に置き換えたら良いという安易な考え方が破綻し、解の数値検証が必要になります。BLAS・LAPACKも使って、丸め向きを変えない実装を紹介してます。
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posted at 19:25:09
2011-03-11から暫くの間は、UT社会学者氏が鼻血の件で根拠としている人物の発言をRTしている人達が結構いたよね。
当時、困った人の側を正義の味方だと誤認した人達は「誰でも判断を誤る」の真の意味を理解できていれば良いと思う。
2011-03-11のときには判断を間違っている人達が本当に怖かった。
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posted at 20:37:06
子供のときにはこういうので遊びたかった。
子供の遊具としても需要があるのではないかと思いました。 twitter.com/kimurafoundry/...
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posted at 20:46:27
#統計 さらに事前分布には下げたいリスクの指標一般の情報も組み込むことができる。以下のリンク先のリンク先では、KL情報量の意味での予測誤差ではなく、成功確率の推定値と真の値の差の二乗(二乗誤差)を扱っている。
何を最小化したいかで最適な事前分布も変わる。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 20:53:42
│ ▼_▼) ๑•̀ω•́)しゅば太郎 @Shuba_Taro_0707
基礎から学ぶJulia
📕✨表紙が気に入ったし、買ってみた((꜆꜄ •̀ω•́ )꜆꜄꜆ しゅばばば💻
RもPythonも、ろくに出来ないけどね(•́ω•̀ ٥)
#Julia #データサイエンス pic.twitter.com/nYsLMzxcgl
posted at 21:30:19
非公開
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posted at xx:xx:xx
さすがに、期待値についてもまともな説明をできず、回帰直線と分布のなす楕円の長軸の区別さえできていない人に統計学の話を聞いて勉強するのはやめた方がよいと思うのですが、そういう誤りを大っぴらに指摘して注意を促すことを、そういう本を褒めている人たちは何もしないんですね。
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posted at 22:06:39
解析概論、こんなに丁寧に書いてあるのか！
大学入る前に憧れで買って、失くしたのでもう一度購入してまだ積ん読してある。 twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 22:13:36
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
@neuromancer_69 Python から Julia を呼ぶには pyjulia を使えばOKです．
github.com/JuliaPy/pyjulia
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posted at 22:37:14
#統計 サンプルサイズnを固定するときに、Beta(a,a)型事前分布の下での未知の成功確率の推定のKL情報量の意味での予測誤差に比例した罰金を支払うとき、罰金の期待値の最大値を最小化するためにはa=0.5とすればよい。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 22:55:30
#統計 (推定成功確率 - 真の値)²に比例した罰金を支払うルールならば、罰金の期待値の最大値の(事前分布Beta(a,a)を使った)最小化のためには、a=√(n/4)とすればよい。
罰金の取り方ごとに適切な事前分布は違う。
こういうことは計算してみないと分からない。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 23:00:43
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